基于模糊鲁棒自适应CKF算法的MEMS-IMU姿态估计

摘要：

针对微机电惯组(MEMS-IMU)受到状态突变干扰、存在未知量测噪声等情况下,传统滤波算法无法准确估计系统姿态问题,提出了一种基于模糊鲁棒自适应容积卡尔曼滤波(FRA-CKF)的姿态估计算法.通过分析滤波新息序列的统计特性,根据χ2检验原理设置了修正门限和修正边界,构造了容积卡尔曼滤波、鲁棒修正和自适应修正的隶属度函数,制定相应的模糊修正准则,使算法兼顾自适应性和鲁棒性.仿真及静、动态实验验证了所提出算法的有效性.静态实验结果表明,所提出的滤波算法相比CKF算法,航向角估计的均方根误差降低了80％,提高了滤波的精度和稳定性.

关键词：容积卡尔曼滤波、模糊修正准则、新息序列、姿态估计

所属期刊栏目：30

分类号：TE243(钻井工程)

资助基金：国家自然科学基金;河南省科技攻关项目

在线出版日期：2022-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：296-303